在【Tutorial：運用KNN演算法進行室內定位（Part 1）】這篇文章中，以模擬數據做室內定位，獲得相當熱烈的回響，於是決定在這一篇實作Machine Learning，讓大家小試身手玩一玩^ ^ 鄉民都說要「有圖有證據」，這篇有圖code有數據，是燒燙燙掛保證。Maker也能玩轉AI，不是只有嘴上玩轉AI！在上一篇文章中，已嘗試過用文言文（見原作），於是這一篇決定嘗試再用另一格風格寫作！
醫生遞了一杯溫水給我，自己再拉了一張椅子坐在我的正對面。
「好了！保持心情平靜！星期日的晚上在醫院內沒什麼大餐可以請你，但這杯溫水會讓你舒服很多。我們來回想你這一週做了些什麼吧！」
「首先，你還記得除了登機以外，前幾天的事嗎？你還記不記得你在哪裡工作？家裡有幾個人？」醫生熟練的說出這些問題，但我的腦袋卻沒有辦法熟練的運轉。
「嗯…我想我是跟太太住在一起，我為一家專門投標政府專案的科技公司工作，印象中週一的時候，我有請假，因為陪太太去產檢。」
「很好，記得產檢時醫生說了些什麼嗎？』」
「因為太太一直睡不好，醫生建議可以吃一些含鎂的食物，例如芝麻糊或杏仁，其中好像還有提到便秘吧…我有點記不清楚了！」
「所以週一是請全天假在產檢？」
「不！下午是產檢，早上我幫一位大學同學代課。」
「那你還記得詳細的課程內容嗎？」
「我記得是在講『人工智慧』，因為有一位學生對其中的演算法很感興趣，所以幾乎都圍繞著某個主題。但說來奇怪，課程結束後，我的大學同學告訴我，發問的那一位不是他班上的學生，年紀也不像學生。他不反對旁聽，但這位讓我印象深刻。」
「說來聽聽。」醫生背靠著椅子，一雙修長的雙腿很自然的換了一個舒服的姿勢。
「由於公司先前做了一個有趣的室內定位演算法，為了這堂課我做了一個30×30的小型定位系統，圖大概是下面這個樣子，共54個點的2維定位系統。」
「嗯！很好！我大學時期的室友也做過這種研究，請繼續！」醫生馬上了解圖代表什麼，要求我用不怎麼靈光的腦袋繼續運轉解釋著。
「這是一個機器學習KNN的演算法，假設我們在這54個點是在地板上面，在天花板內有3個接收器，我從Google上找了一張圖用來說明是用紙箱做實驗。」
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